Text Mining in der Biomedizin. Forschung am Lehrstuhl für Computerlinguistik in Jena Ekaterina Buyko Friedrich-Schiller-Universität Jena

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Sven Böhler
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1 Text Mining in der Biomedizin Forschung am Lehrstuhl für Computerlinguistik in Jena Ekaterina Buyko Friedrich-Schiller-Universität Jena

2 Warum NLP für Life Sciences? Der Informationszugang wird erschwert durch: Biomedizinisches Wissen liegt zumeist in unstrukturierter Form in Freitexten Riesige und schnell wachsende Textmengen Geringe Vernetzung von Texten mit strukturierten Wissensquellen (DBs) Der Wettbewerbsvorteil bedeutet: Redundante Forschung vermeiden Kosten reduzieren Schneller neue Informationen in die Forschung integrieren

3 Warum NLP für Life Sciences? Medline Total Articles / year Quelle: Prabhakar, Raghav an, Verity (2002)

4 Von IR zu Text Mining Folie von Hahn (Summer School)

5 Ausschnitt aus PubMed Abstract Electrophoretic mobility shift assays indicate that MS-2beta and MS-2gamma bind to nuclear factors that are induced during U937 differentiation.

6 Entity Recognition Electrophoretic mobility shift assays indicate that MS-2beta and MS- 2gamma bind to nuclear factors that are induced during U937 differentiation.

7 Relation Recognition Electrophoretic mobility shift assays indicate that MS-2beta and MS- 2gamma bind to nuclear factors that are induced during U937 differentiation.

8 Relation Extraction Electrophoretic mobility shift assays indicate that MS-2beta and MS- 2gamma bind to nuclear factors that are induced during U937 differentiation. [bind to, MS-2beta & MS-2gamma, nuclear factors]

9 NLP Pipeline für Text Mining Ablauf einer Pipeline Satzerkenner Tokenisierer Doc ~ ~ ~. ~ ~ ~ ~ ~. ~ ~ ~. ~ ~ ~ ~ ~. ~ ~ ~. ~ ~ ~ ~ ~. ~ ~ ~. ~ ~ ~ ~ ~. ~ ~ ~ ~ ~ DET ~ NN ~ VV ~ $. Abkürzungserkenner Wortartenerkenner Anaphora-Auflöser λ [~ DET ~ NN] [~ VV] ~ $. Semantischer Interpreter Parser

10 Aktueller Forschungsstand Zeitung (man) Zeitung (auto) Biomed (man) Biomed (auto) Wortarten Entity Anaphora IE

11 Evaluation Wettbewerbe in Text Mining in der Biologie BioCreative (seit 2003) (27 Gruppen aus 10 Ländern) Genomics TREC (seit 2003) 2005 (32 Gruppen) LLLChallenge (seit 2005)

12 Organisationen National Library of Medicine (NLM USA) Tsujii Laboratory (Japan) National Centre for Text Mining (NaCTeM Großbritannien) BioTem (Deutschland)

13 BioTem-Initiative Universität Rostock Prof. Dr. Dietmar Schomburg Universität Köln Dr. Martin Hofmann Fraunhofer SCAI St. Augustin Dr. Paul Buitelaar DFKI, Saarbrücken BioBASE GmbH Hannover Prof. Dr. Uwe Reyle Universität Stuttgart Prof. Dr. Rüdiger Klar Universität Freiburg Prof. Dr. Ulf Leser Humboldt Universität Berlin Prof. Dr. Udo Hahn Universität Jena Dr. Isabel Rojas European Media Lab Heidelberg TEMIS Deutschland GmbH Heidelberg

14 Universität Jena, Julie Lab Inhaber Prof. Dr. Udo Hahn (seit 2004) 7 Mitarbeiter, 10 Hiwis In der Lehre Kooperation mit Bioinformatik Forschung in Text Mining in der Biomedizin

15 BootStrep Projekt (EU) Ziele Akquisition von dynamischen Ressourcen für Text Mining in der Biologie Beteiligte Gruppen Friedrich-Schiller Universität Jena, Computerlinguistik (Deutschland, Koordinator) NacTeM (Großbritannien) EMBL-EBI (Großbritannien) Institute for Infocomm Research (Singapur) Université de Rennes (Frankreich) Istituto di Linguistica Computazionale (Italien) Universitätsklinikum Freiburg (Deutschland)

16 StemNet Projekt (BMBF) Konkreter Anwendungsfall Text-Mining: Verbesserung der Verträglichkeitsprüfung zwischen Empfänger und Spender bei Transplantation von Blut-Stammzellen (z.b. bei Leukämie-Patienten) Integration von Text-Mining- und Data-Mining-Methoden Beteiligte Gruppen Clarity AG (Bad Homburg) Institut für Transfusionsmedizin (Medizinhochschule Hannover)

17 Offene Stellen Profil Kern-NLP, Statistikkenntnisse Implementation (Java) Erfahrung im Maschinellen Lernen Aufgaben Information Extraktion Text Mining

18 Kontakt Prof. Dr. Udo Hahn Friedrich-Schiller-Universität Jena Institut für Germanistische Sprachwissenschaft Fürstengraben Jena

19 Text Mining in der Biomedizin Forschung am Lehrstuhl für Computerlinguistik in Jena Ekaterina Buyko

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